
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import seaborn as sns


data = pd.read_excel('project-dataset.xlsx')


data.head()


data.shape

(107, 274)


data.columns

Index(['Index', 'libellé index', '_2022_08', '_2022_07', '_2022_06',
       '_2022_05', '_2022_04', '_2022_03', '_2022_02', '_2022_01',
       ...
       '_2000_10', '_2000_09', '_2000_08', '_2000_07', '_2000_06', '_2000_05',
       '_2000_04', '_2000_03', '_2000_02', '_2000_01'],
      dtype='object', length=274)


data['libellé index']

0                 Règlements de compte entre malfaiteurs
1           Homicides pour voler et à l'occasion de vols
2                         Homicides pour d'autres motifs
3      Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...
4              Tentatives homicides pour d'autres motifs
                             ...                        
102    Infractions à l'exercice d'une profession règl...
103    Infractions au droit de l'urbanisme et de la c...
104                                     Fraudes fiscales
105              Autres délits économiques et financiers
106                                        Autres délits
Name: libellé index, Length: 107, dtype: object


#example of importing one sheet 
from pandas import read_excel
my_sheet = 'France_Métro' 
file_name = 'project-dataset.xlsx' 
df_francemetro = read_excel(file_name, sheet_name = my_sheet)
print(df_francemetro.head())

   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs        11   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs        81   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         3   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs       263   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0        15         8        12         5        15        14         5  ...   
1         3         3         1         3         3         1         2  ...   
2        66        51        77        63        78        46        70  ...   
3        10         6         7         0         3         8        15  ...   
4       268       308       252       241       287       208       205  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         4         7         9        10         7         5         6   
1         9        11         7        16        12         6        13   
2        72        56        62        90        99        68        72   
3        16        13        22        26        17        11         7   
4       102        61        72       109        91        92        75   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         8         7         8  
1        10        11        12  
2        75        55        69  
3        15        12         9  
4        89        66        68  

[5 rows x 322 columns]


#create a ile de france dataframe 
# 8 departments 75, 77, 78, 91, 92, 93, 94, 95 
paris_sheet = '75' 
df_paris = read_excel(file_name, sheet_name = paris_sheet)
print(df_paris.head())

seineetmarne_sheet = '77' 
df_seineetmarne = read_excel(file_name, sheet_name = seineetmarne_sheet)
print(df_seineetmarne.head())

yvelines_sheet = '78' 
df_yvelines = read_excel(file_name, sheet_name = yvelines_sheet)
print(df_yvelines.head())

essonne_sheet = '91' 
df_essonne = read_excel(file_name, sheet_name = essonne_sheet)
print(df_essonne.head())

hautsdeseine_sheet = '92' 
df_hautsdeseine = read_excel(file_name, sheet_name = hautsdeseine_sheet)
print(df_hautsdeseine.head())

seinesaintdenis_sheet = '93' 
df_seinesaintdenis = read_excel(file_name, sheet_name = seinesaintdenis_sheet)
print(df_seinesaintdenis.head())

valdemarne_sheet = '94' 
df_valdemarne = read_excel(file_name, sheet_name = valdemarne_sheet)
print(df_valdemarne.head())

valdoise_sheet = '95' 
df_valdoise = read_excel(file_name, sheet_name = valdoise_sheet)
print(df_valdoise.head())

   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         5   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         7   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         1         0         0         0         1  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         3         4         9         3         2         1         3  ...   
3         0         1         1         0         0         0         0  ...   
4        20        22        10        12         9         9        11  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         1         0         0   
1         0         0         0         0         0         1         1   
2         5         4         2         4         6         6         4   
3         2         1         2         0         1         1         0   
4         7         7         4        10         8         6         4   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         0         1         2  
2         3         4         3  
3         0         0         1  
4         7        10         3  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         7   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         0         1  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         1         0         1         0         0         1         3  ...   
3         0         0         0         0         0         0         0  ...   
4         2         4         7         3         4         5         7  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         1         0         0         0         0   
1         0         0         0         0         0         0         1   
2         6         0         1         1         0         0         1   
3         1         0         0         1         0         0         0   
4         4         3         3         6         0         0         3   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         1         0         0  
1         0         0         0  
2         3         1         4  
3         0         0         0  
4         6         3         4  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         2   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         0   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         0         0  ...   
1         0         0         0         0         1         0         0  ...   
2         0         0         3         0         1         1         0  ...   
3         0         0         0         0         0         0         0  ...   
4         4         2         8         2         0         3         3  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         0         0         0   
1         0         0         0         3         0         0         1   
2         2         0         1         1         4         5         5   
3         0         1         0         0         0         1         0   
4         4         1         0         0         8         5         2   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         1         0  
1         0         1         0  
2         1         1         1  
3         0         1         0  
4         2         2         2  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         2   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         8   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         3         1         2         0         2         0         0  ...   
3         0         0         0         0         0         1         0  ...   
4         4        10         5         4         5         5         1  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         0         0         0   
1         0         0         0         0         0         0         0   
2         3         2         4         0         2         1         1   
3         0         0         0         0         1         1         0   
4         9         2         1         7         4         3         4   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         0         0         0  
2         1         3         2  
3         0         0         0  
4         7         2         7  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         7   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         1         0         0         1         0         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         3         0         1         2         3         0         2  ...   
3         0         1         0         0         0         0         0  ...   
4        11         3         4        10         7         4         9  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         0         0         0   
1         1         0         0         0         0         0         0   
2         1         3         1         1         3         0         4   
3         0         0         0         3         3         0         0   
4         4         1         4         2         7         1         8   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         1         0         0  
1         0         0         0  
2         3         0         1  
3         0         0         0  
4         7         1         1  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         1   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         0   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         1   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         9   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         1         0         0         0         1         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         1         3         1         1         1         0         1  ...   
3         3         1         2         0         0         1         0  ...   
4        14        22        15        13        21        14         7  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         1         0         0         1         0         1         0   
1         0         1         0         1         0         0         1   
2         0         3         1         3         3         2         1   
3         2         0         1         1         0         0         0   
4         8         1         0         4         3         5         2   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         1         1  
1         0         0         1  
2         3         2         5  
3         0         1         0  
4         3         5         6  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         2   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs        12   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         0         0         1         3         0         1         1  ...   
3         0         0         0         0         0         0         1  ...   
4         6        10         7        10         8         3        17  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         1         0         0         0         0         0         0   
1         0         1         0         0         0         0         0   
2         7         1         1         3         2         4         0   
3         0         2         0         0         0         0         0   
4         5         1         1         3         2         3         3   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         1         0         0  
2         4         1         1  
3         1         0         0  
4         2         1         2  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs        15   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         1         2         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         4         0         1         0         5         2         2  ...   
3         1         0         1         0         0         3         2  ...   
4        21        12        12        12        12         7        11  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         0         0         0   
1         0         1         0         0         1         0         0   
2         0         0         0         1         2         0         1   
3         0         0         0         0         0         1         0   
4         0         1         3         2         4         2         0   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         0         1         0  
2         3         1         4  
3         0         0         0  
4         0         0         3  

[5 rows x 322 columns]


#create the ile de france dataframe 

#lets try with one month 
august2022 = '_2022_08'
#summing august column
sumaugust = df_paris[august2022] + df_seineetmarne[august2022] + df_valdoise[august2022] + df_yvelines[august2022] + df_essonne[august2022] + df_hautsdeseine[august2022] + df_seinesaintdenis[august2022] + df_valdemarne[august2022]
print(sumaugust)

0         1
1         0
2        14
3         1
4        65
       ... 
102      41
103      26
104      20
105     870
106    3629
Name: _2022_08, Length: 107, dtype: int64


#create our dataframe
df_iledefrance_august2022 = pd.DataFrame({"libelle": df_paris['libellé index'], "august 2022":sumaugust})

df_iledefrance_august2022


#create the full 2022 ile de france dataframe 

monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    sumofyear = sumofyear + df_paris[month] + df_seineetmarne[month] + df_valdoise[month] + df_yvelines[month] + df_essonne[month] + df_hautsdeseine[month] + df_seinesaintdenis[month] + df_valdemarne[month]
    #sumaugust = df_paris[august2022] + df_seineetmarne[august2022] + df_valdoise[august2022] + df_yvelines[august2022] + df_essonne[august2022] + df_hautsdeseine[august2022] + df_seinesaintdenis[august2022] + df_valdemarne[august2022]


print(sumofyear)

0         11
1          1
2         97
3         20
4        548
       ...  
102      391
103      271
104      115
105     8505
106    31303
Length: 107, dtype: int64


#create our dataframe
df_iledefrance_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_iledefrance_2022


#do the same for the auvergne-rhone-alpes dept 
# 12 departments 01, 03, 07, 15, 26, 38, 42, 43, 63, 69, 73, 74  
ain_sheet = '01' 
df_ain = read_excel(file_name, sheet_name = ain_sheet)
print(df_ain.head())

allier_sheet = '03' 
df_allier = read_excel(file_name, sheet_name = allier_sheet)
print(df_allier.head())

ardeche_sheet = '07' 
df_ardeche = read_excel(file_name, sheet_name = ardeche_sheet)
print(df_ardeche.head())

cantal_sheet = '15' 
df_cantal = read_excel(file_name, sheet_name = cantal_sheet)
print(df_cantal.head())

drome_sheet = '26' 
df_drome = read_excel(file_name, sheet_name = drome_sheet)
print(df_drome.head())

isere_sheet = '38' 
df_isere = read_excel(file_name, sheet_name = isere_sheet)
print(df_isere.head())

loire_sheet = '42' 
df_loire = read_excel(file_name, sheet_name = loire_sheet)
print(df_loire.head())

hauteloire_sheet = '43' 
df_hauteloire = read_excel(file_name, sheet_name = hauteloire_sheet)
print(df_hauteloire.head())

puydedome_sheet = '63' 
df_puydedome = read_excel(file_name, sheet_name = puydedome_sheet)
print(df_puydedome.head())

rhone_sheet = '69' 
df_rhone = read_excel(file_name, sheet_name = rhone_sheet)
print(df_rhone.head())

savoie_sheet = '73' 
df_savoie = read_excel(file_name, sheet_name = savoie_sheet)
print(df_savoie.head())

hautesavoie_sheet = '74' 
df_hautesavoie = read_excel(file_name, sheet_name = hautesavoie_sheet)
print(df_hautesavoie.head())

   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         0   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         0   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         3         0         0         1         0         0         0  ...   
3         1         0         0         0         0         0         0  ...   
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3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
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0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         0   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         5   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
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0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         2   
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2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         8   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
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4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         1   

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4         1         0         2         2         2         0         0   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         0         0         0  
2         0         0         0  
3         1         2         0  
4         1         0         1  

[5 rows x 322 columns]


#create the full 2022 Auvergne rhone alpes dataframe 

monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    sumofyear = sumofyear + df_ain[month] + df_allier[month] + df_ardeche[month] + df_cantal[month] + df_drome[month] + df_isere[month] + df_loire[month] + df_hauteloire[month] + df_puydedome[month] + df_rhone[month] + df_savoie[month] + df_hautesavoie[month]
    #sumaugust = df_paris[august2022] + df_seineetmarne[august2022] + df_valdoise[august2022] + df_yvelines[august2022] + df_essonne[august2022] + df_hautsdeseine[august2022] + df_seinesaintdenis[august2022] + df_valdemarne[august2022]


print(sumofyear)

0          9
1          0
2         68
3          3
4        196
       ...  
102       88
103      373
104       84
105      907
106    11713
Length: 107, dtype: int64


#create our dataframe
df_auvergnerhonealpes_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_auvergnerhonealpes_2022


#do the same for the provence-alpes-cote-d'azur 
# 6 departements 04, 05, 06, 13, 83, 84  
alpesdehauteprovence_sheet = '04' 
df_alpesdehauteprovence = read_excel(file_name, sheet_name = alpesdehauteprovence_sheet)
print(df_alpesdehauteprovence.head())

hautesalpes_sheet = '05' 
df_hautesalpes = read_excel(file_name, sheet_name = hautesalpes_sheet)
print(df_hautesalpes.head())

alpesmaritimes_sheet = '06' 
df_alpesmaritimes = read_excel(file_name, sheet_name = alpesmaritimes_sheet)
print(df_alpesmaritimes.head())

bouchesdurhone_sheet = '13' 
df_bouchesdurhone = read_excel(file_name, sheet_name = bouchesdurhone_sheet)
print(df_bouchesdurhone.head())

var_sheet = '83' 
df_var = read_excel(file_name, sheet_name = var_sheet)
print(df_var.head())

vaucluse_sheet = '84' 
df_vaucluse = read_excel(file_name, sheet_name = vaucluse_sheet)
print(df_vaucluse.head())

   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         1   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         0         0         0         0         0         0         0  ...   
3         0         0         0         0         0         0         0  ...   
4         0         0         1         2         1         1         0  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         0         0         0   
1         0         0         0         0         0         0         0   
2         0         0         0         1         0         1         0   
3         0         0         0         0         0         0         0   
4         0         0         0         0         0         0         0   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         0         0         0  
2         0         0         0  
3         0         0         0  
4         0         0         0  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         0   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         0   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         3         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         0         0         1         1         0         0         0  ...   
3         0         0         0         0         0         0         0  ...   
4         0         1         0         0         0         0         0  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         0         0         0         0         0   
1         0         0         0         0         0         0         0   
2         0         1         0         0         0         0         0   
3         0         0         0         0         0         0         0   
4         0         1         0         0         0         0         0   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         0         0         0  
2         1         0         0  
3         0         0         0  
4         0         0         0  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         0   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         6   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         1         0         0         0         1  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         0         1         1         0         1         1         1  ...   
3         0         0         0         0         0         1         0  ...   
4         1         3         5         8         5         2         2  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
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3         0         0         0         0         1         0         0   
4         1         3         1         2         2         7         6   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         1         0         0  
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3         1         0         0  
4         0         1         5  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs        26   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         1         4         4         0         2         6         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         1  ...   
2         4         1         6         4         9         9         6  ...   
3         1         0         0         0         0         0         2  ...   
4        27        12        17        15        34        13         7  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         2         2         1         0         1         1   
1         2         0         1         2         0         2         0   
2         5         4         2         4         5         5         3   
3         1         1         4         0         2         1         0   
4         4         4         2         3         3         4         4   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         1         1         2  
1         2         0         0  
2         4         3         3  
3         2         0         0  
4         3         6         6  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         5   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         0         3         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         1         1         0         0         0         0         2  ...   
3         0         0         0         0         0         0         0  ...   
4         3         4         6         1         7         2         8  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         1         3         1         2         1         0         3   
1         0         1         1         1         1         0         0   
2         0         0         4         4         3         2         2   
3         4         1         1         0         0         0         0   
4         6         0         2         3         4         5         4   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         1         0         0  
1         0         2         0  
2         6         2         0  
3         0         0         0  
4         4         2         1  

[5 rows x 322 columns]
   Index                                      libellé index  _2022_08  \
0      1             Règlements de compte entre malfaiteurs         0   
1      2       Homicides pour voler et à l'occasion de vols         0   
2      3                     Homicides pour d'autres motifs         1   
3      4  Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...         0   
4      5          Tentatives homicides pour d'autres motifs         0   

   _2022_07  _2022_06  _2022_05  _2022_04  _2022_03  _2022_02  _2022_01  ...  \
0         0         0         0         0         3         0         0  ...   
1         0         0         0         0         0         0         0  ...   
2         1         0         1         1         1         2         1  ...   
3         0         0         0         0         0         0         0  ...   
4         4         7         0         3         1         2         0  ...   

   _1996_10  _1996_09  _1996_08  _1996_07  _1996_06  _1996_05  _1996_04  \
0         0         0         1         0         0         0         0   
1         0         0         0         0         0         0         0   
2         0         0         0         0         2         0         1   
3         0         0         2         1         0         0         0   
4         0         1         0         1         1         1         1   

   _1996_03  _1996_02  _1996_01  
0         0         0         0  
1         1         1         0  
2         1         0         0  
3         0         0         0  
4         4         2         1  

[5 rows x 322 columns]


monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    sumofyear = sumofyear + df_alpesdehauteprovence[month] + df_hautesalpes[month] + df_alpesmaritimes[month] + df_bouchesdurhone[month] + df_var[month] + df_vaucluse[month]
    #sumaugust = df_paris[august2022] + df_seineetmarne[august2022] + df_valdoise[august2022] + df_yvelines[august2022] + df_essonne[august2022] + df_hautsdeseine[august2022] + df_seinesaintdenis[august2022] + df_valdemarne[august2022]


print(sumofyear)

0         28
1          1
2         61
3          4
4        243
       ...  
102       58
103      684
104       69
105      435
106    10266
Length: 107, dtype: int64


#create our dataframe
df_provencealpescotedazur_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_provencealpescotedazur_2022


#find a simpler way to create the regions df
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
hautsdefrancedepts = ['02', '59', '60', '62', '80'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in hautsdefrancedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]


#create our dataframe
df_hautsdefrance_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_hautsdefrance_2022


#find a simpler way to create the regions df
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
Occitainedepts = ['09', '11', '12', '30', '31', '32', '34', '46', '48', '65'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in Occitainedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]


print(sumofyear)

0         5
1         0
2        52
3         2
4       167
       ... 
102      27
103     497
104      34
105     207
106    7479
Length: 107, dtype: int64


#create our dataframe
df_occitaine_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_occitaine_2022


#Nouvelle acquitaine
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
nouvelleacquitainedepts = ['16', '17', '19', '23', '24', '33', '40', '47', '64', '79', '86', '87'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in nouvelleacquitainedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_nouvelleacquitaine_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_nouvelleacquitaine_2022


#Grand Est
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
grandestdepts = ['08', '10', '51', '52', '54', '55', '57', '67', '68', '88'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in grandestdepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_grandest_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_grandest_2022


#Pays de la loire
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
paysdelaloiredepts = ['44', '49', '53', '72', '85'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in paysdelaloiredepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_paysdelaloire_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_paysdelaloire_2022


#Normandie
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
normandiedepts = ['14', '27', '50', '61', '76'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in normandiedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_normandie_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_normandie_2022


#Bretagne
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
bretagnedepts = ['22', '29', '35', '56'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in bretagnedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_bretagne_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_bretagne_2022


#Bourgogne franche comté
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
bourgognefranchecomtedepts = ['21', '25', '39', '58', '70', '71', '89', '90'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in bourgognefranchecomtedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_bourgognefranchecomte_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_bourgognefranchecomte_2022


#Centre val de loire 
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
centrevaldeloiredepts = ['18', '28', '36', '37', '41', '45'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in centrevaldeloiredepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_centrevaldeloire_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_centrevaldeloire_2022


#Corse
monthsof2022 = ['_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']
sumofyear = 0
#initialize the dept array
corsedepts = ['2A', '2B'] 
#summing months columns
for month in monthsof2022: 
    for dept in corsedepts : 
        df_dept = read_excel(file_name, sheet_name = dept)
        sumofyear = sumofyear + df_dept[month]



#create our dataframe
df_corse_2022 = pd.DataFrame({"Type de delit": df_paris['libellé index'], "Nombre de delits en 2022": sumofyear})

df_corse_2022


#create the charts 
x = range(20)
plt.title('Top 10 des infractions en ile de france en 2022')
plt.barh(x, df_iledefrance_2022.nlargest(20, 'Nombre de delits en 2022').sort_values('Nombre de delits en 2022', ascending = True)['Nombre de delits en 2022'])
#plt.bar(x, df_bretagne_2022.head(10)['Nombre de delits en 2022'])
#set the ticks (on the bar chart)
plt.yticks(x, df_iledefrance_2022.nlargest(20, 'Nombre de delits en 2022')['Type de delit'], rotation='horizontal')
#plt.xticks(x, df_bretagne_2022.head(10)['Type de delit'], rotation='vertical')
#set the labels 
plt.ylabel('Type de delit')
plt.xlabel('Nombre de delits')
plt.show()


type(df_bretagne_2022.nlargest(10, "Nombre de delits en 2022")['Type de delit'])

pandas.core.series.Series


#Nombre d'infractions totales en 2022 dataframe 
#all the months of 2022 for all departements 


df_iledefrance_2022['Nombre de delits en 2022'].sum()

regions = ['Ile-de-France', 'Auvergne-Rhone-Alpes', 'Provence-Alpes-Cote d azur', 'Hauts-de-France',
          'Occitaine', 'Nouvelle-Acquitaine', 'Grand Est', 'Pays de la Loire', 'Normandie', 'Bretagne', 'Bourgogne-Franche-Comté', 'Centre-Val de Loire']

nbrofdelits = [df_iledefrance_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(),
               df_auvergnerhonealpes_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(), 
               df_provencealpescotedazur_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(), 
               df_hautsdefrance_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(), 
               df_occitaine_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(), 
               df_nouvelleacquitaine_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(), 
               df_grandest_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(),
               df_paysdelaloire_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(),
               df_normandie_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(),
               df_bretagne_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(),
               df_bourgognefranchecomte_2022['Nombre de delits en 2022'].sum(),
               df_centrevaldeloire_2022['Nombre de delits en 2022'].sum()
              ]


#create our dataframe
df_regions_2022 = pd.DataFrame({"Region": regions , "Nombre de delits en 2022": nbrofdelits})
df_regions_2022


#get the total number of delits
totaldelits = df_regions_2022['Nombre de delits en 2022'].sum()


df_regions_2022['pourcentage'] = (df_regions_2022['Nombre de delits en 2022'] / totaldelits) * 100
df_regions_2022


#create a pie chart from our dataframe 
#df_regions_2022.plot(kind = 'pie', y = 'pourcentage', autopct='%1.1f%%', labels = df_regions_2022['Region'])

#define Seaborn color palette to use
colors = sns.color_palette('pastel')[0:5]

plt.title("Pourcentages des delits par région durant l'année 2022")
plt.pie(df_regions_2022['pourcentage'], labels = df_regions_2022['Region'], colors = colors,  autopct = '%1.1f%%')
plt.axis('off')
plt.ylabel("")
plt.show()


#representation on the map 
import folium


francemap = folium.Map(location=[46.2276, 2.2137], zoom_start=6.15)


francemap


iledefrancemap = folium.Map(location=[48.8566, 2.3522], zoom_start=9.5)


iledefrancemap


#add val d'oise marker
folium.Marker(location=[49.082778,2.131111]).add_to(iledefrancemap)

# Add a marker at the Eiffel Tower with a custom color and popup label
folium.Marker(location=[48.8584, 2.2945],
              icon=folium.Icon(color='red'),
              popup='Eiffel Tower').add_to(iledefrancemap)

# Add a marker at the Louvre Museum with a custom shape and popup label
folium.Marker(location=[48.8606, 2.3376],
              icon=folium.Icon(icon='museum', prefix='fa', color='green'),
              popup='Louvre Museum').add_to(iledefrancemap)

# Add a marker at the Notre-Dame Cathedral with a custom size and popup label
folium.Marker(location=[48.8529, 2.3499],
              icon=folium.Icon(icon='home', prefix='fa', color='blue', icon_size=[30, 30]),
              popup='Notre-Dame Cathedral').add_to(iledefrancemap)

<folium.map.Marker at 0x1bf665ab4c0>


iledefrancemap


import folium
import json
import requests

url = 'https://france-geojson.gregoiredavid.fr/repo/departements.geojson'
response = requests.get(url)
data = response.json()

m = folium.Map(location=[47, 2], zoom_start=6)

def style_function(feature):
    return {
        'fillColor': 'orange',
        'color': 'grey',
        'weight': 2,
        'dashArray': '5, 5'
    }

folium.GeoJson(data=data, style_function=style_function).add_to(m)

m


df_regions_2022


#departements avec leurs coordonnées 
departements = {
    "Ain": [46.1084, 5.2734],
    "Aisne": [49.4297, 3.5428],
    "Allier": [46.0942, 3.2140],
    "Alpes-de-Haute-Provence": [44.0686, 6.2343],
    "Hautes-Alpes": [44.5313, 6.0608],
    "Alpes-Maritimes": [43.7384, 7.4246],
    "Ardèche": [44.7346, 4.5463],
    "Ardennes": [49.4538, 4.3856],
    "Ariège": [42.9126, 1.6127],
    "Aube": [48.3333, 4.0000],
    "Aude": [43.2159, 2.3515],
    "Aveyron": [44.2702, 2.4619],
    "Bouches-du-Rhône": [43.5333, 5.4333],
    "Calvados": [49.1811, -0.3707],
    "Cantal": [45.0508, 2.7826],
    "Charente": [45.6483, -0.1557],
    "Charente-Maritime": [46.0418, -1.1667],
    "Cher": [47.1833, 2.4167],
    "Corrèze": [45.3450, 1.7429],
    "Corse-du-Sud": [41.9167, 8.7389],
    "Haute-Corse": [42.3056, 9.1490],
    "Côte-d'Or": [47.3265, 5.0415],
    "Côtes-d'Armor": [48.3906, -2.8208],
    "Creuse": [46.2923, 2.0622],
    "Dordogne": [45.0000, 0.7500],
    "Doubs": [47.1394, 6.0234],
    "Drôme": [44.6941, 5.1565],
    "Eure": [49.0069, 1.4263],
    "Eure-et-Loir": [48.4467, 1.4897],
    "Finistère": [48.2266, -4.1248],
    "Gard": [43.8366, 4.3601],
    "Haute-Garonne": [43.6045, 1.4442],
    "Gers": [43.7578, 0.6172],
    "Gironde": [44.8378, -0.5792],
    "Hérault": [43.6073, 3.8767],
    "Ille-et-Vilaine": [48.1173, -1.6778],
    "Indre": [46.8192, 1.6778],
    "Indre-et-Loire": [47.2569, 0.6892],
    "Isère": [45.1667, 5.7500],
    "Jura": [46.7490, 5.657]}


import pandas as pd

# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({
    'region': ['Ile-de-France', 'Auvergne-Rhone-Alpes', 'Provence-Alpes-Cote d azur', 'Hauts-de-France', 
               'Occitaine', 'Nouvelle-Acquitaine', 'Grand Est', 'Pays de la Loire', 'Normandie', 'Bretagne', 
               'Bourgogne-Franche-Comté', 'Centre-Val de Loire'],
    'pourcentage': [659980, 306181, 247514, 224063, 181652, 196203, 175152, 123410, 104143, 96949, 81446, 78099]
})

# Define the longitude and latitude values for each department
departments = {
    'Ile-de-France': {'lon': 2.36416, 'lat': 48.86611},
    'Auvergne-Rhone-Alpes': {'lon': 4.85000, 'lat': 45.75000},
    'Provence-Alpes-Cote d azur': {'lon': 6.16667, 'lat': 43.75000},
    'Hauts-de-France': {'lon': 2.7800, 'lat': 50.4996},
    'Occitaine': {'lon': 1.4437, 'lat': 44.0596},
    'Nouvelle-Acquitaine': {'lon': -0.5792, 'lat': 45.6306},
    'Grand Est': {'lon': 4.0333, 'lat': 48.8167},
    'Pays de la Loire': {'lon': -1.5536, 'lat': 47.4704},
    'Normandie': {'lon': 0.6333, 'lat': 49.2500},
    'Bretagne': {'lon': -2.7608, 'lat': 48.2020},
    'Bourgogne-Franche-Comté': {'lon': 4.5000, 'lat': 47.2500},
    'Centre-Val de Loire': {'lon': 1.6840, 'lat': 47.9022}
}

# Add the longitude and latitude columns
df['lon'] = df['region'].apply(lambda x: departments[x]['lon'])
df['lat'] = df['region'].apply(lambda x: departments[x]['lat'])

# Display the dataframe
print(df)

                        region  pourcentage      lon       lat
0                Ile-de-France       659980  2.36416  48.86611
1         Auvergne-Rhone-Alpes       306181  4.85000  45.75000
2   Provence-Alpes-Cote d azur       247514  6.16667  43.75000
3              Hauts-de-France       224063  2.78000  50.49960
4                    Occitaine       181652  1.44370  44.05960
5          Nouvelle-Acquitaine       196203 -0.57920  45.63060
6                    Grand Est       175152  4.03330  48.81670
7             Pays de la Loire       123410 -1.55360  47.47040
8                    Normandie       104143  0.63330  49.25000
9                     Bretagne        96949 -2.76080  48.20200
10     Bourgogne-Franche-Comté        81446  4.50000  47.25000
11         Centre-Val de Loire        78099  1.68400  47.90220


df[df.region == 'Ile-de-France']

df


df['code'] = ['75', '69', '13', '59', '31', '33', '67', '44', '14', '35','95', '93']

df


df['pourcentage'] = df['pourcentage']/10000
df


import pandas as pd
import folium
import requests
from folium.plugins import HeatMap
from branca.colormap import linear

# Load the data
data = df.reset_index()

url = 'https://france-geojson.gregoiredavid.fr/repo/departements.geojson'
response = requests.get(url)
datajs = response.json()

# Create a colormap
colormap = linear.RdYlBu_11.scale(
    data["pourcentage"].min(),
    data["pourcentage"].max())

def style_function(feature):
    code = feature['properties']['code']
    row = data[data['code'] == code]
    if not row.empty:
        color = colormap(row.iloc[0]['pourcentage'])
        return {
            'fillColor': color,
            'fillOpacity': 0.75,
            'color': 'grey',
            'weight': 5,
            'dashArray': '5, 5'
        }
    else:
        return {
            'fillColor': 'white',
            'color': 'grey',
            'weight': 2,
            'dashArray': '5, 5'
        }

# Create the map
m = folium.Map(location=[46.2276, 2.2137], zoom_start=6)

# add the title as an HTML object and bind it to the map
title_html = '''
             <h4 align="center" style="font-size:20px"><b>Concentration des délits en france durant l'année 2022 </b></h4>
             '''
m.get_root().html.add_child(folium.Element(title_html))

# Add the GeoJSON layer
folium.GeoJson(datajs, name='geojson', style_function=style_function).add_to(m)

# Add the colormap to the map
colormap.caption = "Pourcentage"
colormap.add_to(m)

# Display the map
m


#see the colors we can use in the colormap
from branca.colormap import linear
print(dir(linear))

['Accent_03', 'Accent_04', 'Accent_05', 'Accent_06', 'Accent_07', 'Accent_08', 'Blues_03', 'Blues_04', 'Blues_05', 'Blues_06', 'Blues_07', 'Blues_08', 'Blues_09', 'BrBG_03', 'BrBG_04', 'BrBG_05', 'BrBG_06', 'BrBG_07', 'BrBG_08', 'BrBG_09', 'BrBG_10', 'BrBG_11', 'BuGn_03', 'BuGn_04', 'BuGn_05', 'BuGn_06', 'BuGn_07', 'BuGn_08', 'BuGn_09', 'BuPu_03', 'BuPu_04', 'BuPu_05', 'BuPu_06', 'BuPu_07', 'BuPu_08', 'BuPu_09', 'Dark2_03', 'Dark2_04', 'Dark2_05', 'Dark2_06', 'Dark2_07', 'Dark2_08', 'GnBu_03', 'GnBu_04', 'GnBu_05', 'GnBu_06', 'GnBu_07', 'GnBu_08', 'GnBu_09', 'Greens_03', 'Greens_04', 'Greens_05', 'Greens_06', 'Greens_07', 'Greens_08', 'Greens_09', 'Greys_03', 'Greys_04', 'Greys_05', 'Greys_06', 'Greys_07', 'Greys_08', 'Greys_09', 'OrRd_03', 'OrRd_04', 'OrRd_05', 'OrRd_06', 'OrRd_07', 'OrRd_08', 'OrRd_09', 'Oranges_03', 'Oranges_04', 'Oranges_05', 'Oranges_06', 'Oranges_07', 'Oranges_08', 'Oranges_09', 'PRGn_03', 'PRGn_04', 'PRGn_05', 'PRGn_06', 'PRGn_07', 'PRGn_08', 'PRGn_09', 'PRGn_10', 'PRGn_11', 'Paired_03', 'Paired_04', 'Paired_05', 'Paired_06', 'Paired_07', 'Paired_08', 'Paired_09', 'Paired_10', 'Paired_11', 'Paired_12', 'Pastel1_03', 'Pastel1_04', 'Pastel1_05', 'Pastel1_06', 'Pastel1_07', 'Pastel1_08', 'Pastel1_09', 'Pastel2_03', 'Pastel2_04', 'Pastel2_05', 'Pastel2_06', 'Pastel2_07', 'Pastel2_08', 'PiYG_03', 'PiYG_04', 'PiYG_05', 'PiYG_06', 'PiYG_07', 'PiYG_08', 'PiYG_09', 'PiYG_10', 'PiYG_11', 'PuBuGn_03', 'PuBuGn_04', 'PuBuGn_05', 'PuBuGn_06', 'PuBuGn_07', 'PuBuGn_08', 'PuBuGn_09', 'PuBu_03', 'PuBu_04', 'PuBu_05', 'PuBu_06', 'PuBu_07', 'PuBu_08', 'PuBu_09', 'PuOr_03', 'PuOr_04', 'PuOr_05', 'PuOr_06', 'PuOr_07', 'PuOr_08', 'PuOr_09', 'PuOr_10', 'PuOr_11', 'PuRd_03', 'PuRd_04', 'PuRd_05', 'PuRd_06', 'PuRd_07', 'PuRd_08', 'PuRd_09', 'Purples_03', 'Purples_04', 'Purples_05', 'Purples_06', 'Purples_07', 'Purples_08', 'Purples_09', 'RdBu_03', 'RdBu_04', 'RdBu_05', 'RdBu_06', 'RdBu_07', 'RdBu_08', 'RdBu_09', 'RdBu_10', 'RdBu_11', 'RdGy_03', 'RdGy_04', 'RdGy_05', 'RdGy_06', 'RdGy_07', 'RdGy_08', 'RdGy_09', 'RdGy_10', 'RdGy_11', 'RdPu_03', 'RdPu_04', 'RdPu_05', 'RdPu_06', 'RdPu_07', 'RdPu_08', 'RdPu_09', 'RdYlBu_03', 'RdYlBu_04', 'RdYlBu_05', 'RdYlBu_06', 'RdYlBu_07', 'RdYlBu_08', 'RdYlBu_09', 'RdYlBu_10', 'RdYlBu_11', 'RdYlGn_03', 'RdYlGn_04', 'RdYlGn_05', 'RdYlGn_06', 'RdYlGn_07', 'RdYlGn_08', 'RdYlGn_09', 'RdYlGn_10', 'RdYlGn_11', 'Reds_03', 'Reds_04', 'Reds_05', 'Reds_06', 'Reds_07', 'Reds_08', 'Reds_09', 'Set1_03', 'Set1_04', 'Set1_05', 'Set1_06', 'Set1_07', 'Set1_08', 'Set1_09', 'Set2_03', 'Set2_04', 'Set2_05', 'Set2_06', 'Set2_07', 'Set2_08', 'Set3_03', 'Set3_04', 'Set3_05', 'Set3_06', 'Set3_07', 'Set3_08', 'Set3_09', 'Set3_10', 'Set3_11', 'Set3_12', 'Spectral_03', 'Spectral_04', 'Spectral_05', 'Spectral_06', 'Spectral_07', 'Spectral_08', 'Spectral_09', 'Spectral_10', 'Spectral_11', 'YlGnBu_03', 'YlGnBu_04', 'YlGnBu_05', 'YlGnBu_06', 'YlGnBu_07', 'YlGnBu_08', 'YlGnBu_09', 'YlGn_03', 'YlGn_04', 'YlGn_05', 'YlGn_06', 'YlGn_07', 'YlGn_08', 'YlGn_09', 'YlOrBr_03', 'YlOrBr_04', 'YlOrBr_05', 'YlOrBr_06', 'YlOrBr_07', 'YlOrBr_08', 'YlOrBr_09', 'YlOrRd_03', 'YlOrRd_04', 'YlOrRd_05', 'YlOrRd_06', 'YlOrRd_07', 'YlOrRd_08', 'YlOrRd_09', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_colormaps', '_repr_html_', '_schemes', 'viridis']


iledefrancemap = folium.Map(location=[48.8566, 2.3522], zoom_start=9.5)


iledefrancemap


#create a df with each ile de france department
#create a last 10 years df for paris 

monthsoflastdecade = ['_2012_01', '_2012_02', '_2012_03', '_2012_04', '_2012_05', '_2012_06', '_2012_07', '_2012_08', '_2012_09', '_2012_10', '_2012_11', '_2012_12', '_2013_01', '_2013_02', '_2013_03', '_2013_04', '_2013_05', '_2013_06', '_2013_07', '_2013_08', '_2013_09', '_2013_10', '_2013_11', '_2013_12', '_2014_01', '_2014_02', '_2014_03', '_2014_04', '_2014_05', '_2014_06', '_2014_07', '_2014_08', '_2014_09', '_2014_10', '_2014_11', '_2014_12', '_2015_01', '_2015_02', '_2015_03', '_2015_04', '_2015_05', '_2015_06', '_2015_07', '_2015_08', '_2015_09', '_2015_10', '_2015_11', '_2015_12', '_2016_01', '_2016_02', '_2016_03', '_2016_04', '_2016_05', '_2016_06', '_2016_07', '_2016_08', '_2016_09', '_2016_10', '_2016_11', '_2016_12', '_2017_01', '_2017_02', '_2017_03', '_2017_04', '_2017_05', '_2017_06', '_2017_07', '_2017_08', '_2017_09', '_2017_10', '_2017_11', '_2017_12', '_2018_01', '_2018_02', '_2018_03', '_2018_04', '_2018_05', '_2018_06', '_2018_07', '_2018_08', '_2018_09', '_2018_10', '_2018_11', '_2018_12', '_2019_01', '_2019_02', '_2019_03', '_2019_04', '_2019_05', '_2019_06', '_2019_07', '_2019_08', '_2019_09', '_2019_10', '_2019_11', '_2019_12', '_2020_01', '_2020_02', '_2020_03', '_2020_04', '_2020_05', '_2020_06', '_2020_07', '_2020_08', '_2020_09', '_2020_10', '_2020_11', '_2020_12', '_2021_01', '_2021_02', '_2021_03', '_2021_04', '_2021_05', '_2021_06', '_2021_07', '_2021_08', '_2021_09', '_2021_10', '_2021_11', '_2021_12', '_2022_01', '_2022_02', '_2022_03', '_2022_04', '_2022_05', '_2022_06', '_2022_07', '_2022_08']

sumofdecade = 0
#summing months columns
for month in monthsoflastdecade: 
    sumofdecade = sumofdecade + df_paris[month] + df_seineetmarne[month] + df_valdoise[month] + df_yvelines[month] + df_essonne[month] + df_hautsdeseine[month] + df_seinesaintdenis[month] + df_valdemarne[month]
    #sumaugust = df_paris[august2022] + df_seineetmarne[august2022] + df_valdoise[august2022] + df_yvelines[august2022] + df_essonne[august2022] + df_hautsdeseine[august2022] + df_seinesaintdenis[august2022] + df_valdemarne[august2022]


print(sumofdecade)

0         130
1          47
2        1413
3         285
4        6650
        ...  
102      5706
103      3527
104      2363
105     86449
106    352372
Length: 107, dtype: int64


import pandas as pd

# create a list of dictionaries containing department name and code
idf_departments = [
    {'name': 'Paris', 'code': '75'},
    {'name': 'Seine-et-Marne', 'code': '77'},
    {'name': 'Yvelines', 'code': '78'},
    {'name': 'Essonne', 'code': '91'},
    {'name': 'Hauts-de-Seine', 'code': '92'},
    {'name': 'Seine-Saint-Denis', 'code': '93'},
    {'name': 'Val-de-Marne', 'code': '94'},
    {'name': 'Val-d\'Oise', 'code': '95'}
]

# create the DataFrame from the list of dictionaries
idf_df = pd.DataFrame(idf_departments)

# display the resulting DataFrame
print(idf_df)

                name code
0              Paris   75
1     Seine-et-Marne   77
2           Yvelines   78
3            Essonne   91
4     Hauts-de-Seine   92
5  Seine-Saint-Denis   93
6       Val-de-Marne   94
7         Val-d'Oise   95


#getting values of number of crimes in each ile de france dept in the last 10 years
sumparisdecade = 0
sumseineetmarnedecade = 0
sumyvelinesdecade = 0
sumessonnedecade = 0
sumhautsdeseinedecade = 0
sumseinesaintdenisdecade = 0
sumvaldemarnedecade = 0
sumvaldoisedecade = 0


for month in monthsoflastdecade:
    sumparisdecade = sumparisdecade + df_paris[month].sum()
    sumseineetmarnedecade = sumseineetmarnedecade + df_seineetmarne[month].sum()
    sumyvelinesdecade = sumyvelinesdecade + df_yvelines[month].sum()
    sumessonnedecade = sumessonnedecade + df_essonne[month].sum()
    sumhautsdeseinedecade = sumhautsdeseinedecade + df_hautsdeseine[month].sum()
    sumseinesaintdenisdecade = sumseinesaintdenisdecade + df_seinesaintdenis[month].sum()
    sumvaldemarnedecade = sumvaldemarnedecade + df_valdemarne[month].sum()
    sumvaldoisedecade = sumvaldoisedecade + df_valdoise[month].sum()

print(sumparisdecade)

2877743


idf_df['Nombre de delits derniere decennie'] = [sumparisdecade,
sumseineetmarnedecade,
sumyvelinesdecade,
sumessonnedecade,
sumhautsdeseinedecade,
sumseinesaintdenisdecade,
sumvaldemarnedecade,
sumvaldoisedecade]


idf_df


# Create a dictionary to map department codes to latitude and longitude
coord_dict = {'75': (48.8566, 2.3522),
              '77': (48.5394, 2.6556),
              '78': (48.8155, 1.728),
              '91': (48.5287, 2.4439),
              '92': (48.8966, 2.257),
              '93': (48.9135, 2.4844),
              '94': (48.7775, 2.4397),
              '95': (49.0541, 2.1459)}

# Map department codes to latitude and longitude using the dictionary
idf_df['latitude'] = idf_df['code'].map(lambda x: coord_dict[x][0])
idf_df['longitude'] = idf_df['code'].map(lambda x: coord_dict[x][1])


idf_df


import pandas as pd
import folium
import requests
from folium.plugins import HeatMap
from branca.colormap import linear

# Load the data
data = idf_df.reset_index()

url = 'https://france-geojson.gregoiredavid.fr/repo/departements.geojson'
response = requests.get(url)
datajs = response.json()

# Create a colormap
colormap = linear.Reds_05.scale(
    data["Nombre de delits derniere decennie"].min(),
    data["Nombre de delits derniere decennie"].max())

def style_function(feature):
    code = feature['properties']['code']
    row = data[data['code'] == code]
    if not row.empty:
        color = colormap(row.iloc[0]['Nombre de delits derniere decennie'])
        return {
            'fillColor': color,
            'fillOpacity': 0.75,
            'color': 'grey',
            'weight': 5,
            'dashArray': '5, 5'
        }
    else:
        return {
            'fillColor': 'white',
            'color': 'grey',
            'weight': 2,
            'dashArray': '5, 5'
        }

# Create the map
m = folium.Map(location=[48.8566, 2.3522], zoom_start=8.5)

# Add the GeoJSON layer
folium.GeoJson(datajs, name='geojson', style_function=style_function).add_to(m)

# add the title as an HTML object and bind it to the map
title_html = '''
             <h4 align="center" style="font-size:20px"><b>Concentration des délits en ile de france durant la derniere decennie </b></h4>
             '''
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colormap.caption = "Delits derniere decennie"
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	Index	libellé index	_2022_08	_2022_07	_2022_06	_2022_05	_2022_04	_2022_03	_2022_02	_2022_01	...	_2000_10	_2000_09	_2000_08	_2000_07	_2000_06	_2000_05	_2000_04	_2000_03	_2000_02	_2000_01
0	1	Règlements de compte entre malfaiteurs	14	16	13	15	5	15	17	5	...	8	8	6	5	12	5	2	9	5	11
1	2	Homicides pour voler et à l'occasion de vols	2	3	3	4	3	4	3	2	...	3	4	9	5	4	4	7	6	5	2
2	3	Homicides pour d'autres motifs	88	79	65	91	70	93	56	79	...	84	82	74	75	62	77	76	70	96	60
3	4	Tentatives d'homicides pour voler et à l'occas...	15	14	9	9	8	8	9	25	...	14	5	8	10	14	14	5	9	10	7
4	5	Tentatives homicides pour d'autres motifs	315	315	373	339	285	321	247	252	...	87	95	68	101	85	106	63	104	91	65

	Region	Nombre de delits en 2022
0	Ile-de-France	659980
1	Auvergne-Rhone-Alpes	306181
2	Provence-Alpes-Cote d azur	247514
3	Hauts-de-France	224063
4	Occitaine	181652
5	Nouvelle-Acquitaine	196203
6	Grand Est	175152
7	Pays de la Loire	123410
8	Normandie	104143
9	Bretagne	96949
10	Bourgogne-Franche-Comté	81446
11	Centre-Val de Loire	78099

	Region	Nombre de delits en 2022	pourcentage
0	Ile-de-France	659980	26.668100
1	Auvergne-Rhone-Alpes	306181	12.371989
2	Provence-Alpes-Cote d azur	247514	10.001406
3	Hauts-de-France	224063	9.053811
4	Occitaine	181652	7.340092
5	Nouvelle-Acquitaine	196203	7.928060
6	Grand Est	175152	7.077443
7	Pays de la Loire	123410	4.986682
8	Normandie	104143	4.208152
9	Bretagne	96949	3.917461
10	Bourgogne-Franche-Comté	81446	3.291024
11	Centre-Val de Loire	78099	3.155780

	region	pourcentage	lon	lat
0	Ile-de-France	659980	2.36416	48.86611
1	Auvergne-Rhone-Alpes	306181	4.85000	45.75000
2	Provence-Alpes-Cote d azur	247514	6.16667	43.75000
3	Hauts-de-France	224063	2.78000	50.49960
4	Occitaine	181652	1.44370	44.05960
5	Nouvelle-Acquitaine	196203	-0.57920	45.63060
6	Grand Est	175152	4.03330	48.81670
7	Pays de la Loire	123410	-1.55360	47.47040
8	Normandie	104143	0.63330	49.25000
9	Bretagne	96949	-2.76080	48.20200
10	Bourgogne-Franche-Comté	81446	4.50000	47.25000
11	Centre-Val de Loire	78099	1.68400	47.90220

	region	pourcentage	lon	lat	code
0	Ile-de-France	6.599800e-07	2.36416	48.86611	75
1	Auvergne-Rhone-Alpes	3.061810e-07	4.85000	45.75000	69
2	Provence-Alpes-Cote d azur	2.475140e-07	6.16667	43.75000	13
3	Hauts-de-France	2.240630e-07	2.78000	50.49960	59
4	Occitaine	1.816520e-07	1.44370	44.05960	31
5	Nouvelle-Acquitaine	1.962030e-07	-0.57920	45.63060	33
6	Grand Est	1.751520e-07	4.03330	48.81670	67
7	Pays de la Loire	1.234100e-07	-1.55360	47.47040	44
8	Normandie	1.041430e-07	0.63330	49.25000	14
9	Bretagne	9.694900e-08	-2.76080	48.20200	35
10	Bourgogne-Franche-Comté	8.144600e-08	4.50000	47.25000	95
11	Centre-Val de Loire	7.809900e-08	1.68400	47.90220	93

	name	code	Nombre de delits derniere decennie
0	Paris	75	2877743
1	Seine-et-Marne	77	868145
2	Yvelines	78	863274
3	Essonne	91	751202
4	Hauts-de-Seine	92	1162398
5	Seine-Saint-Denis	93	1520118
6	Val-de-Marne	94	976027
7	Val-d'Oise	95	885020

	name	code	Nombre de delits derniere decennie	latitude	longitude
0	Paris	75	2877743	48.8566	2.3522
1	Seine-et-Marne	77	868145	48.5394	2.6556
2	Yvelines	78	863274	48.8155	1.7280
3	Essonne	91	751202	48.5287	2.4439
4	Hauts-de-Seine	92	1162398	48.8966	2.2570
5	Seine-Saint-Denis	93	1520118	48.9135	2.4844
6	Val-de-Marne	94	976027	48.7775	2.4397
7	Val-d'Oise	95	885020	49.0541	2.1459